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Enregistrement W2014828742 · doi:10.1002/sim.1720

Two macroscopic and microscopic brain imaging studies of human hippocampus in early Alzheimer's disease and schizophrenia research

2004· article· en· W2014828742 sur OpenAlexaff
Nicholas Lange, Stephen Lake, Reisa A. Sperling, John Brown, Carol Routledge, Marilyn Albert, Stephan Heckers

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroscienceSchizophrenia (object-oriented programming)Hippocampal formationHippocampusHuman brainFunctional magnetic resonance imagingDiseaseBrain Structure and FunctionPsychologyAlzheimer's diseaseNeuroimagingMedicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the many diseases that affect the hippocampus, a small yet highly important brain region responsible for memory and identity, Alzheimer's disease and schizophrenia are among the most devastating. We describe a two-stage, region-of-interest based linear mixed model approach to the analysis of a longitudinal functional magnetic resonance (FMRI) study of human memory function under several drug challenges. We then describe a Monte Carlo approach to testing members of nested hierarchies of linear models in a stereological study of different types and locations of human hippocampal neurons. Last, we attempt to draw the attention of the biostatistical community interested in imaging neuroscience to the intriguing complexities of human hippocampal research in early Alzheimer's disease, schizophrenia and other brain diseases via brain imaging methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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